2019-02-19 17:07:56
人工智慧是電腦科學的乙個分支，它企圖了解智慧型的實質，並生產出一種新的能以人類智慧型相似的方式做出反應的智慧型機器，該領域的研究包括機械人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧型的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思維的資訊過程的模擬。人工智慧不是人的智慧型，但能像人那樣思考、也可能超過人的智慧型。但人工智慧的大腦是如何理解世界的呢？
人工智慧的結構和人類大腦一樣，由許多數字神經元組成，神經元之間會有不同程度的連線，構成了人工神經網路，這就是人工大腦結構。當不同的影象作為輸入，被人工神經網路看到時，有些神經元被啟用，有些神經元則被抑制，結果是輸出了不同的編碼，人工神經網路，認為物體就是一段這樣的編碼。
人工神經網路可以觀察物體，並給出物體的所屬類別，但它大腦的內部是如何理解世界的，這一直是科學家關心的問題。通過對數字神經元的跟蹤，記錄啟用單元，再進行2維成像，人工智慧的大腦中的影響看起來就像是下面的樣子。
可以看到，不同影象輸入時，由於啟用的神經元不同，影象上啟用的位置也各不相同，影象的邊緣紋理資訊，都會被不同程度的採集到，從熱力圖中可以看到，人工智慧的大腦更關注影象的一部分位置，而不是全部，如蛇的軀幹，狗的頭部。
影象上的噪音也會一定程度影響人工智慧大腦看到的影象，如下所示，當輸入影象出現不同程度的模糊時，神經網路看到的影象是這個樣子的。
人工智慧的盡頭是人工？
人工智慧的盡頭是人工？除了定期上街執勤需要外，乙個深層次的原因是，人工智慧並不能百分之百包打天下。更極端情況下，人工智慧的盡頭可能是人工。何出此言呢?其一原因是人工智慧演算法的評價準則。這裡談論兩個指標，漏檢率和誤報率。第乙個指標，漏檢率是指本應發現卻未被演算法發現的問題，俗稱假陰性。以交通違章為例...
人工智慧是什麼？外行入門該如何理解人工智慧？
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關於 人工智慧的理解
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